Maßgeschneiderte angewandte Künstliche Intelligenz und LLM-Engineering mit Python Schulung

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Dieses instruktor-gesteuerte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps für AI und ML-Architekten, die LangGraph-Systeme der Produktionsqualität optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu entwerfen und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit mit Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und punktgestützter Wiederherstellung zu gestalten.
• Graph-Ausführungen zu debuggen und zu verfolgen, den Zustand zu überprüfen und produktionsbedingte Probleme systematisch nachzustellen.
• Graphen mit Protokollen, Metriken und Verfolgungen auszurüsten, in die Produktion zu deployen und SLAs sowie Kosten zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Devstral ist ein quelloffener Framework, der für die Erstellung und Ausführung von Codierung-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten können sich mit Codebasen, Entwicklertools und APIs interagieren, um die Ingenieurproduktivität zu steigern.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Teams für Entwicklerwerkzeuge und SREs, die lernen möchten, Codierung-Agenten mit Devstral zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Devstral für die Entwicklung von Codierung-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agenziale Workflows für die Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
• Codierung-Agenten mit Entwicklertools und APIs zu integrieren.
• Beste Praktiken für sichere und effiziente Agentendeployment zu implementieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Erweiterte Datenaufbereitung, -sortierung und -filterung durchführen.
• Agregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Ihren Datenanalyses-Code debuggen und optimieren.

Die Devstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für flexible Bereitstellung, Feinabstimmung und skalierte Integration entwickelt wurden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Plattformteams und Forschungsingenieure, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbst hosten, feinabstimmen und verwalten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Selbstgehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einzurichten und zu konfigurieren.
• Feinabstimmungstechniken zur branchenspezifischen Leistung anzuwenden.
• Versionsverwaltung, Überwachung und Lebenszyklusgovernance umzusetzen.
• Sicherheit, Compliance und verantwortungsbewusste Nutzung von Open-Source-Modellen sicherzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen im Selbsthosting und Feinabstimmen.
• Liv-Lab-Implementierung von Governance- und Überwachungspipelines.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die das FARM (FastAPI, React und MongoDB)-Stack verwenden möchten, um dynamische, leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die Schlüsselkonzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• Zu lernen, wie man REST-APIs mit FastAPI baut.
• Zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und zu bereitstellen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• Mithilfe der FastAPI-Bibliothek APIs schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mit SQLAlchemy an eine Datenbank anzubinden.
• Mithilfe der FastAPI-Tools Sicherheit und Authentifizierung in APIs zu implementieren.
• Container-Images zu bauen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Forscher und Labortechniker, die Bilder im Zusammenhang mit histologischem Gewebe, Blutkörperchen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fiji-Oberfläche zu navigieren und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder für eine bessere Analyse vorzubereiten und zu optimieren.
• Bilder quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Wiederkehrende Aufgaben mit Makros und Plugins zu automatisieren.
• Workflows für spezifische Bildanalysebedarfe in der biologischen Forschung anzupassen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit beständigen Zustand und Steuerung der Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis anspruchsvollste Fachleute, die LangGraph-basierte Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Finanzspezifische LangGraph-Arbeitsabläufe zu gestalten, die den regulatorischen und auditbedingten Anforderungen entsprechen.
• Finanzdatenstandards und -ontologien in den Graphen-Zustand und -Tooling zu integrieren.
• Zuverlässigkeit, Sicherheit und menschliche Schaltstellenkontrolle für kritische Prozesse umzusetzen.
• LangGraph-Systeme zur Leistung, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Abschlussform des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt-im-Code-Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen mit graphbasierter Struktur, das Planung, Verzweigung, Werkzeugnutzung, Speicherverwaltung und kontrollierte Ausführung unterstützt.

Dieses live angebotene Training (online oder vor Ort) mit Dozent:innen richtet sich an Entwickler:innen auf Anfänger-level, Prompt-Engineering-Spezialist:innen und Datenexpert:innen, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mit LangGraph entwerfen und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Konzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) erklären und wissen, wann sie eingesetzt werden.
• Prompt-Chains erstellen, die verzweigen, Werkzeuge aufrufen und Speicherzustände erhalten.
• Retrieval und externe APIs in Graph-Workflows integrieren.
• LangGraph-Apps testen, debuggen und auf Zuverlässigkeit und Sicherheit prüfen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und moderierte Diskussionen.
• Geführte Labore und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen zu Entwurf, Test und Evaluation.

Maßgeschneiderte Kursanpassungen

• Um eine individuell angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

LangGraph ermöglicht den Einsatz statebezogener, multi-actor Workflows, die durch LLMs gesteuert werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, Interoperabilität und das Erstellen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinische Arbeitsabläufe anpassen.

Dieses durch einen Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die sich mit dem Design, der Implementierung und der Verwaltung von LangGraph-basierten Gesundheitslösungen befassen möchten und regulatorische, ethische und operative Herausforderungen angehen.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Gesundheitsbezogene LangGraph-Workflows zu gestalten, bei denen Einhaltung von Vorschriften und Prüfbarkeit berücksichtigt werden.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
• Beste Praktiken zur Zuverlässigkeit, Spürbarkeit und Erklärbarkeit in empfindlichen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im Produktionsumfeld des Gesundheitswesens zu bereitstellen, zu überwachen und zu validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-direkt-Übungen mit realen Fallbeispielen.
• Ausführung von Praxisübungen in einer live-Lab-Umgebung.

Mögliche Kursanpassungen

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von zustandsbehafteten, mehrbenutzer-LLM-Anwendungen als komponierbare Graphen mit persistenter Zustand und präziser Steuerung der Ausführung.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenförmige Fachkräfte, die LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachvollziehbarkeits- und Governance-Kontrollen gestalten, implementieren und betreiben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Rechtsspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die Nachvollziehbarkeit und Compliance gewährleisten.
• Rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphen-Zustand und -Verarbeitung zu integrieren.
• Schutzvorrichtungen, menschliche Genehmigungsprozesse und nachvollziehbare Entscheidungspfade umzusetzen.
• LangGraph-Dienste in der Produktion bereitzustellen, zu überwachen und zu warten, unter Berücksichtigung von Nachverfolgbarkeit und Kostenkontrolle.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Einzelheiten zu besprechen.

LangGraph ist ein Framework zur Komposition graphbasierter LLM-Workflows, das Verzweigungen, Tool-Nutzung, Speicherfunktion und kontrollierbare Ausführung unterstützt.

Dieser instruktionsgeleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurteams und Produktmanagement-Abteilungen mit mittlerem Erfahrungsstand, die die Graph-Logik von LangGraph mit LLM-Agent-Schleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen wie Kundenunterstützungsagenten, Entscheidungsbaumstrukturen und Informationsabrufsysteme zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Workshops können die Teilnehmer:

• Graphbasierte Workflows entwerfen, die LLM-Agenten, Tools und Speicher koordinieren.
• Konditionales Routing, Wiederholungsmechanismen und Fallback-Strategien für robuste Ausführung implementieren.
• Abrufprozesse, APIs und strukturierte Ausgaben in Agent-Schleifen integrieren.
• Das Verhalten von Agenten evaluieren, überwachen und für Zuverlässigkeit sowie Sicherheit absichern.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und moderierte Diskussionen.
• Geführte Labors und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Designübungen und Peer-Reviews.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um einen maßgeschneiderten Training zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungsframework, das bedingte, mehrstufige Abläufe von LLMs und Tools ermöglicht. Es eignet sich hervorragend zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.

Diese vom Trainer geführte, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Marketing-Experten, Content-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Erstellungsabläufe mit LangGraph umsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Graphbasierte Content- und E-Mail-Abläufe mit bedingter Logik zu entwerfen.
• LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Workflow-Performance und -Auslieferungsergebnisse zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Gruppengespräche.
• Praktische Übungen zur Implementierung von E-Mail-Abläufen und Content-Pipelines.
• Szenariobasierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und verzweigter Logik.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Trainingseinheit für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Terminierung zu vereinbaren.

Le Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die sichere, anpassbare und regelbare KonversationskI-Fähigkeiten für Organisationen bereitstellt. Sie unterstützt RBAC, SSO, Connectoren und Integrationen mit Unternehmensanwendungen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Produktmanager, IT-Leiter, Lösungsingenieure und Sicherheits-/Konformitätsteams, die Le Chat Enterprise in Unternehmensumgebungen bereitstellen, konfigurieren und regeln möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Le Chat Enterprise für sichere Bereitstellungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Single Sign-On (SSO) und compliancegetriebene Steuerungen zu aktivieren.
• Le Chat mit Unternehmensanwendungen und Datenbanken zu integrieren.
• Governance- und Admin-Playbooks für ChatOps zu entwerfen und umzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Mistral ist eine Hochleistungs-Familie großer Sprachmodelle, die für die kosteneffiziente Produktionseinsatzfähigkeit in großem Maßstab optimiert wurde.

Dieser dozentengeleitete, live stattfindende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Infrastruktur-Ingenieure, Cloud-Architekten und MLOps-Verantwortliche, die Mistral-basierte Architekturen für maximalen Durchsatz bei minimalen Kosten konzipieren, bereitstellen und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Skalierbare Bereitstellungsmuster für Mistral Medium 3 zu implementieren.
• Batching, Quantisierung und effiziente Serving-Strategien anzuwenden.
• Inferenzkosten zu optimieren, während die Leistung erhalten bleibt.
• Produktionsreife Serving-Topologien für Unternehmensanforderungen zu entwerfen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.